在貝葉斯學派的觀點中，先驗概率、後驗概率以及共軛分布的概念非常重要。而在機器學習中，我們閱讀很多資料時也要頻繁地跟他們打交道。所以理清這些概念很有必要。歡迎關注白馬負金羈的部落格 為保證公式、圖表得以正確顯示，強烈建議你從該位址上檢視原版博文。本部落格主要關注方向包括：數字影象處理、演算法設計與分析、資料結構、機器學習、資料探勘、統計分析方法、自然語言處理。
假設有一所學校，學生中60%是男生和40%是女生。女生穿褲子與裙子的數量相同；所有男生穿褲子。現在有乙個觀察者，隨機從遠處看到一名學生，因為很遠，觀察者只能看到該學生穿的是褲子，但不能從長相髮型等其他方面推斷被觀察者的性別。那麼該學生是女生的概率是多少？
用事件
先驗概率 後驗概率
貝葉斯公式的直觀理解 先驗概率 後驗概率 前言 以前在許學習貝葉斯方法的時候一直不得要領,什麼先驗概率,什麼後驗概率,完全是跟想象脫節的東西,今天在聽喜馬拉雅的音訊的時候突然領悟到,貝葉斯老人家當時想到這麼一種理論前提可能也是基於一種人的直覺.先驗概率 是指根據以往經驗和分析得到的概率.1 意思是說...
先驗概率，後驗概率
一 先驗概率 1.1 定義 直觀理解，所謂 先 就是在事情之前，即在事情發生之前事情發生的概率。是根據以往經驗和分析得到的概率。1.2 例子 比如拋硬幣，我們都認為正面朝上的概率是0.5，這就是一種先驗概率，在拋硬幣前，我們只有常識。這個時候事情還沒發生，我們進行概率判斷。所謂的先驗概率是對事情發生...
先驗概率and後驗概率
from and 先驗概率 事件發生前的預判概率。可以是基於歷史資料的統計，可以由背景常識得出，也可以是人的主觀觀點給出。一般都是單獨事件概率，如p x p y 後驗概率 事件發生後求的反向條件概率 或者說，基於先驗概率求得的反向條件概率。概率形式與條件概率相同。條件概率 乙個事件發生後另乙個事件發...